Pesquisadores do Lactec compararam dados de 1980 a 2014 para projetar cenários até 2060 sobre usina hidrelétrica no Rio Tietê
Um estudo feito pelo centro de pesquisas privado Lactec que usou inteligência artificial para analisar o clima na região metropolitana de São Paulo (RMSP) concluiu que a cidade deve ter redução entre 7,5% e 8,2% na média de chuvas a partir de 2024, na comparação com o período entre 1980 e 2014. A análise não descarta, no entanto, que a metrópole seja atingida por eventos extremos de curta duração, como muita chuva em poucas horas.
A pesquisa faz parte de um conjunto de análises de 115 bacias hidrográficas afluentes às usinas hidrelétricas que compõem o Sistema Interligado Nacional. O objetivo, diz a empresa, é tentar prever eventos extremos e impactos das mudanças climáticas nessas bacias.
João Paulo Jankowski Saboia, pesquisador do Lactec e responsável pela pesquisa, diz que a inteligência artificial na análise climática pode ser um grande aliado das concessionárias de energia. Ela é capaz de dar subsídios para avaliar como as mudanças climáticas podem afetar o sistema elétrico nacional, diz.
O estudo sobre a RMSP foi feito mensalmente, e analisou a bacia da Usina Hidrelétrica Edgard de Souza (UHES), no Rio Tietê, em Santana do Parnaíba. As médias de chuva foram calculadas através de projeções climáticas, que tiveram como base cenários que compõem o Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados (Coupled Model Intercomparison Project).
O CMIP é uma estrutura colaborativa do Programa Mundial de Pesquisas Climáticas (World Climate Research Programme), concebida para compartilhar conhecimento sobre o clima.
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Segundo Saboia, o projeto está na fase 6 (CMPI 6) e conta com mais de 70 modelos climáticos. “Os diferentes cenários presentes neste programa possuem relação com variadas trajetórias socioeconômicas futuras, que consideram diversas condições de emissões de gases do efeito estufa, desde as mais conservadoras, às mais extremas. Em nosso trabalho, foram escolhidos os cenários de emissão moderada e emissão extrema”, explica ele.
No projeto, os pesquisadores usam técnicas de IA, em particular de Machine Learning, como ferramenta de suporte para melhor compreensão dos eventos extremos climáticos. A análise engloba fatores naturais, como os fenômenos El Niño e La Niña, por exemplo, e antrópicos, como as mudanças no uso do solo e construção de reservatórios.
Com os dados obtidos, foi realizado uma espécie de detalhamento regional, por meio do modelo Weather Research and Forecasting (WRF). Foi então produzida uma série de acumulados mensais de chuva na área da bacia afluente da UHES. O procedimento é muito usado em estudos climáticos.
Foram realizadas simulações com dados de 1980 a 2060. Os cenários de projeção começam a ser analisados a partir do ano de 2015 e seguem até 2023. Segundo o pesquisador, os resultados obtidos servem para entender se algum dos cenários do modelo é capaz reproduzir o comportamento da chuva observada na região neste período.
“Os números reais do período histórico foram comparados com uma série de precipitação mensal produzida com o modelo, utilizando valores da base de dados”, explica. “Assim foi possível verificar a capacidade de alguns dos modelos do CMIP6 em reproduzir a precipitação, que foi, realmente, observada”.
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